Herding Behavior in Finance Memahami Gelembung Pasaran & Risiko

Dari sudut pandang saya sebagai seorang profesional kewangan dengan pengalaman lebih dari satu dekad yang merangkumi analisis kuantitatif dan kewangan tingkah laku, fenomena tingkah laku berkumpulan berdiri sebagai pendorong signifikan anomali pasaran dan risiko. Ia menggambarkan situasi di mana individu membuat keputusan yang dipengaruhi oleh tindakan kumpulan yang lebih besar, sering kali mengabaikan maklumat peribadi mereka sendiri atau analisis rasional. Pen模tasan kolektif ini boleh membawa kepada pergerakan harga yang cepat, gelembung pasaran dan kejatuhan, menyimpang dari hipotesis pasaran efisien di mana semua maklumat yang tersedia segera tercermin dalam harga. Memahami kecenderungan manusia yang meluas ini adalah kritikal bagi pelabur, penganalisis dan pembuat dasar yang mengharungi landskap kewangan yang kompleks.

Herding dalam pasaran kewangan bukan sekadar mengikuti orang ramai; ia berpunca daripada gabungan bias psikologi dan insentif struktur. Kerja saya yang luas dalam menganalisis data pasaran dan psikologi peserta telah berulang kali menekankan beberapa mekanisme teras.

• Kaskade Informasi: Pelabur, terutamanya mereka yang kurang berpengalaman atau mempunyai maklumat terhad, mungkin secara rasional menyimpulkan bahawa orang lain mempunyai pengetahuan yang lebih baik. Daripada menghabiskan sumber untuk penyelidikan bebas, mereka meniru tindakan yang diperhatikan, mencipta kesan kaskade walaupun tindakan awal berdasarkan maklumat yang cacat atau tidak lengkap.

• Reputasi dan Risiko Kerjaya: Pengurus dana dan pelabur institusi sering menghadapi penanda aras prestasi dan pemeriksaan. Menyimpang secara signifikan dari tingkah laku rakan sebaya, walaupun dibenarkan oleh analisis bebas, boleh membawa kepada penalti profesional jika pendirian yang bertentangan terbukti salah. Ini mendorong pengurus untuk “mengikut” konsensus bagi mengelakkan prestasi yang kurang baik atau dilihat tidak kompeten, satu dinamik yang sering dibincangkan dalam kalangan profesional.

• Bias Tingkah Laku: Jalan pintas kognitif seperti bias pengesahan (mencari maklumat yang mengesahkan kepercayaan yang sedia ada) dan bukti sosial (menganggap tindakan orang lain mencerminkan tingkah laku yang betul) memperkuat kecenderungan mengikut arus. Semasa tempoh euforia atau panik, bias ini boleh mengatasi penalaran logik, membawa kepada keterujaan yang tidak rasional atau penjualan yang tidak wajar.

Walaupun pemerhatian kualitatif tentang penggembalaan adalah biasa, kemajuan terkini dalam ekonometrik kewangan memberikan pandangan yang lebih kukuh dan kuantitatif. Penglibatan saya dengan penyelidikan terkini, seperti kerja yang dibentangkan dalam “Creating Tail Dependence by Rough Stochastic Correlation…” oleh László Márkus (2025: Tail Dependence), menawarkan perspektif baru tentang bagaimana penggembalaan muncul pada pergerakan pasaran yang ekstrem.

Perilaku berkumpul adalah sangat kuat semasa tempoh tekanan pasaran, yang membawa kepada fenomena yang dikenali sebagai kebergantungan ekor. Ini merujuk kepada peningkatan kebarangkalian pergerakan bersama yang ekstrem antara aset, yang bermaksud bahawa apabila satu aset mengalami pulangan positif atau negatif yang besar, aset lain sangat mungkin untuk mengikuti. Tidak seperti korelasi tradisional, yang menangkap pergerakan bersama purata, kebergantungan ekor secara khusus memberi tumpuan kepada perilaku yang diselaraskan semasa peristiwa ekstrem—tepat pada ketika berkumpul adalah yang paling merugikan.

Penyelidikan oleh László Márkus (2025: Ketergantungan Ekor) memperkenalkan metodologi canggih yang melibatkan korelasi stokastik kasar yang memenuhi persamaan pembezaan stokastik pecahan (SDE) untuk memodelkan ketergantungan kompleks ini. Pendekatan ini melampaui model standard dengan mengambil kira ‘kasar’ atau ketidakhalusan yang sering diperhatikan dalam siri masa kewangan, memberikan representasi yang lebih tepat tentang bagaimana korelasi aset berkembang, terutamanya dalam keadaan pasaran yang tertekan.

• Data Wawasan Menurut Minit: Contoh menarik yang menonjolkan ini adalah analisis mereka terhadap harga penutupan menurut minit dan pulangan log saham AAPL dan MSFT selama tempoh dua minggu (László Márkus, 2025: Ketergantungan Ekor, Rajah 2). Data beresolusi tinggi ini mendedahkan pergerakan bersama yang rumit yang mungkin tersembunyi oleh data harian atau mingguan. Semasa tempoh ketidakstabilan pasaran yang ketara, ketergantungan ekor yang diperbesar antara gergasi teknologi yang nampaknya tidak berkaitan ini menunjukkan bahawa sentimen pasaran yang luas atau pemangkin tertentu boleh mencetuskan tekanan pembelian atau penjualan yang diselaraskan, yang menunjukkan tingkah laku berkumpul. Keupayaan untuk memodelkan perubahan halus dan cepat dalam korelasi ini memberikan amaran awal untuk potensi kesan jangkitan.

• SDE Fraksional untuk Korelasi Dinamik: Aplikasi SDE fraksional dalam pemodelan korelasi stokastik kasar membolehkan penangkapan kebergantungan jangka panjang dan kesan ingatan dalam volatiliti dan korelasi, yang penting untuk memahami bagaimana tingkah laku pasaran yang lalu mempengaruhi corak pengumpulan semasa (László Márkus, 2025: Ketergantungan Ekor). Tahap analisis terperinci ini adalah penting untuk membangunkan strategi pengurusan risiko yang kukuh dan untuk mengenal pasti apabila risiko idiosinkratik berubah menjadi risiko sistemik akibat pengumpulan.

Perilaku berkumpul memberi kesan yang mendalam terhadap kecekapan pasaran dan menimbulkan risiko yang signifikan terhadap kestabilan kewangan. Pengalaman saya dalam menilai struktur pasaran secara konsisten menunjukkan pengaruhnya yang meluas.

• Keberkesanan Pasaran yang Dikurangkan: Apabila pelabur mengabaikan maklumat peribadi demi tindakan kumpulan, data yang relevan mungkin tidak sepenuhnya dimasukkan ke dalam harga aset. Ini boleh menyebabkan penetapan harga yang salah, mencipta peluang untuk arbitrase tetapi juga meningkatkan kemungkinan gelembung aset yang tidak mampan atau kejatuhan yang tidak wajar. Ia merosakkan tanggapan bahawa pasaran sentiasa mencerminkan nilai asas.

• Peningkatan Risiko Sistemik: Herding boleh mempercepatkan penurunan pasaran atau meningkatkan gelembung aset. Semasa krisis, desakan kolektif untuk keluar boleh mencetuskan kekurangan kecairan, di mana aset yang secara asasnya kukuh menjadi tidak cair akibat tekanan jualan yang meluas. Ini boleh merosot merentasi pelbagai kelas aset dan geografi, membawa kepada ketidakstabilan kewangan sistemik. Keterhubungan yang disorot oleh model ketergantungan ekor, seperti yang dilihat dalam karya László Márkus (2025: Ketergantungan Ekor), menekankan betapa cepatnya herding tempatan boleh menjadi wabak global.

• Peningkatan Volatiliti: Pembelian atau penjualan yang diselaraskan yang mencirikan penggembalaan secara langsung menyumbang kepada peningkatan volatiliti pasaran. Pergerakan harga yang cepat mencipta persekitaran ketidakpastian, menjadikannya sukar bagi pelabur untuk membuat keputusan yang berinformasi dan meningkatkan potensi untuk kerugian yang ketara.

Sebagai seorang pengamal, mengakui dan bertindak balas secara strategik terhadap tingkah laku pengumpulan adalah sangat penting. Ia melibatkan gabungan analisis kuantitatif yang kukuh, prinsip pelaburan yang berdisiplin dan pemahaman yang mendalam tentang psikologi pasaran.

• Mengambil Pendekatan Kontra (dengan berhati-hati): Walaupun mencabar, mengembangkan keyakinan yang bebas dan bersedia untuk mengambil pendirian kontra terhadap arus perdana boleh memberikan ganjaran yang signifikan. Namun, ini memerlukan analisis asas yang teliti dan rangka kerja pengurusan risiko yang kukuh, kerana bertentangan dengan orang ramai juga boleh menyebabkan prestasi yang kurang baik sementara.

• Manfaatkan Analitik Lanjutan: Menggunakan model kuantitatif yang canggih, seperti yang menangkap korelasi stokastik kasar dan ketergantungan ekor (László Márkus, 2025: Ketergantungan Ekor), dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang saling ketergantungan pasar semasa tekanan. Ini membolehkan pengenalan risiko secara proaktif dan pembinaan portfolio yang lebih tahan lasak. Institusi yang komited kepada penyelidikan terkini, seperti yang memupuk kepakaran dalam bidang seperti “Pemodelan Siri Masa Kewangan Multivariat dan Pengiraan” (László Márkus, 2025: Ketergantungan Ekor), berada di barisan hadapan dalam membangunkan alat-alat kritikal ini.

• Fokus pada Asas Jangka Panjang: Penggembalaan sering mendorong penyimpangan harga jangka pendek dari nilai asas. Menjaga horizon pelaburan jangka panjang dan mengikat keputusan dalam analisis asas yang kukuh membantu pelabur mengelakkan dipengaruhi oleh euforia atau panik pasaran yang sementara. Pengalaman saya, yang selari dengan prinsip-prinsip yang sering ditekankan oleh fakulti kewangan terkemuka, termasuk mereka di institusi seperti JAGSoM (Profil Fakulti JAGSoM: Prof. Pooja Gupta), menekankan kepentingan berterusan pendekatan ini.

• Diversifikasi dan Ketahanan Portfolio: Walaupun bukan penawar yang sempurna, diversifikasi yang bijak merentasi aset yang tidak berkorelasi dapat mengurangkan kesan volatiliti yang disebabkan oleh penggembalaan. Memahami dan memodelkan kebergantungan ekor, seperti yang ditunjukkan oleh penyelidikan terkini, menjadi penting di sini untuk memastikan diversifikasi yang sebenar apabila ia paling diperlukan - semasa kemerosotan pasaran.

Perilaku berkumpul adalah ciri yang tidak dapat dihapuskan dari pasaran kewangan, berakar dalam psikologi manusia dan diperkuat oleh saling keterhubungan. Jauh dari sekadar anekdot, ia adalah satu kuasa yang boleh diukur, terutama jelas dalam pergerakan bersama yang ekstrem bagi aset. Dengan memahami mekanismenya, memanfaatkan alat analisis lanjutan seperti korelasi stokastik kasar dan kebergantungan ekor serta mengekalkan perspektif jangka panjang yang disiplin, pelabur dan peserta pasaran dapat menavigasi pengaruhnya yang meluas dengan lebih baik dan membina strategi kewangan yang lebih tahan lasak.